该数据集包含多个特征，如'id'、'source_group'、'source_context'、'speaker_id'和'timestamp'，用于描述数据的内容。数据集被分为多个子集，每个子集都有唯一的名称、字节数和示例数量。这些信息对于使用或分析数据集的人来说非常重要，因为它们概述了数据集的组成和大小。

Hugging Face2024-11-30 更新120

Sound and Audio Data in Tunisia

音频数据

突尼斯

This is a Techsalerator dataset on Sound and Audio Data in Tunisia

kaggle2025-04-03 更新100

Malaysian-Emilia

语音识别

音频数据

该项目旨在通过从YouTube和播客中抓取的音频数据，复现Emilia在马来西亚和新加坡语音上的应用。数据集包括185k小时的原始音频数据、2.2k小时的马来西亚播客音频数据和1.2k小时的新加坡播客音频数据。经过处理后，新加坡播客音频数据剩余175.9小时，包含61180个音频文件。数据集仍在处理中。

Hugging Face2024-11-08 更新1210

diegopdlv5/test_dataset_0049c_resampled_metadata

音频数据

机器学习

--- dataset_info: features: - name: audio dtype: audio - name: metadata dtype: string splits: - name: train num_bytes: 205770239.0 num_examples: 135 - name: eval num_by

Hugging Face2024-06-06 更新110

Sound and Audio Data in Angola

资源简介：

相关数据集